| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 前言 | 第10-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究进展和存在的问题 | 第11-16页 |
| ·研究进展 | 第11-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| 2 研究区概况与研究思路 | 第16-18页 |
| ·研究区概况 | 第16页 |
| ·研究思路 | 第16-18页 |
| ·研究内容与思路 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| 3 研究数据资料的获取及专题信息的提取 | 第18-30页 |
| ·研究数据资料的收集 | 第18-19页 |
| ·遥感影像数据资料 | 第18页 |
| ·GIS 和主要图件数据资料 | 第18页 |
| ·土壤数据资料 | 第18-19页 |
| ·遥感影像的预处理及地形因子的提取 | 第19-24页 |
| ·遥感影像的预处理 | 第19-20页 |
| ·海拔的提取 | 第20-22页 |
| ·坡度的提取 | 第22-23页 |
| ·坡向的提取 | 第23-24页 |
| ·永安市森林资源类型专题信息提取 | 第24-29页 |
| ·面向对象分类方法介绍 | 第24-25页 |
| ·永安市林地信息的提取 | 第25-26页 |
| ·森林资料类型专题信息提取 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 林地土壤肥力综合值的测算 | 第30-42页 |
| ·指标的选择 | 第30-34页 |
| ·指标权重的确定 | 第34-35页 |
| ·林地土壤肥力综合值的测算 | 第35-40页 |
| ·各指标隶属度的计算 | 第35-37页 |
| ·土壤肥力综合值的计算 | 第37-38页 |
| ·精度验证 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 5 林地土壤肥力遥感反演技术研究 | 第42-55页 |
| ·林地土壤肥力遥感估测因子的选择 | 第42-47页 |
| ·评价因子设置 | 第42-43页 |
| ·评价因子的提取 | 第43-46页 |
| ·基于灰度关联理论评价因子的选择 | 第46-47页 |
| ·林地土壤肥力遥感估测模型的构建 | 第47-53页 |
| ·神经网络的发展及特点 | 第48页 |
| ·GRNN 神经网络 | 第48-49页 |
| ·基于 Matlab 的 GNRR 神经网络系统构建方法 | 第49-50页 |
| ·GNRR 神经网络林地土壤肥力模型构建 | 第50-53页 |
| ·精度分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 6 基于 GIS 永安林地土壤肥力空间分布特征分析 | 第55-61页 |
| ·林地土壤肥力空间垂直分布规律 | 第55-57页 |
| ·林地土壤肥力随坡度坡向变化的分布规律 | 第57-58页 |
| ·不同树种林地土壤肥力变化分布规律 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 7 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·主要结论 | 第61-62页 |
| ·存在问题和研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |